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能够写mba研究生论文的ai工具

回答

以下是一些能够在 MBA 研究生论文写作中提供帮助的 AI 工具:

  • 格式和文献方面:
    • LaTeX:虽不是纯粹的 AI 工具,但结合自动化和模板,可高效处理论文格式和数学公式。
    • Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。
    • Zotero:结合 AI 技术,自动提取文献信息,管理和整理参考文献。
    • Semantic Scholar:AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。
    • 百度学术智能助手:结合百度技术,快速找资料,提供文献推荐等功能。
  • 内容生成和辅助写作:
    • Grammarly:通过 AI 提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提高语言质量。
    • Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,精简和优化论文内容。
    • 知网 AI 智能写作:适用于各类文档写作场景,包括研究报告等。
  • 研究和数据分析:
    • Google Colab:提供云环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。
    • Knitro:用于数学建模和优化,帮助进行复杂数据分析和模型构建。

需要注意的是,使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具,同时要遵守研究伦理,避免抄袭。内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。

此外,在生成性 AI 领域,还有一些里程碑式的研究成果,如:

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:有没有论文写作的 AI 产品?

LaTeX:虽然不是纯粹的AI工具,但结合了自动化和模板,可以高效地处理论文格式和数学公式。Overleaf:一个在线LaTeX编辑器,提供丰富的模板库和协作功能,简化论文编写过程。1.研究伦理和抄袭检测:Turnitin:一个广泛使用的抄袭检测工具,帮助确保论文的原创性。Crossref Similarity Check:通过与已发表作品的比较,检测潜在的抄袭问题。这些工具可以帮助研究人员和写作者在写作过程中克服各种挑战,从提高语言质量到激发创意,再到引用文献和抄袭检测。使用这些工具时,重要的是要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。内容由AI大模型生成,请仔细甄别。

问:有没有论文写作的 AI 产品?

在论文写作领域,AI技术的应用正在迅速发展,提供了从文献搜索、内容生成、语言润色到数据分析等多方面的辅助。以下是一些论文写作中常用的AI工具和平台:1.文献管理和搜索:Zotero:结合AI技术,可以自动提取文献信息,帮助研究人员管理和整理参考文献。Semantic Scholar:一个由AI驱动的学术搜索引擎,能够提供相关的文献推荐和引用分析。百度学术智能助手:百度推出的一款学术研究辅助工具,它结合了百度在自然语言处理和大数据分析方面的技术。该工具可以帮助用户快速找到相关学术资料,提供文献推荐、资料整合和研究趋势分析等功能。1.内容生成和辅助写作:Grammarly:通过AI技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,帮助提高论文的语言质量。Quillbot:一个基于AI的重写和摘要工具,可以帮助研究人员精简和优化论文内容。知网AI智能写作:适合各类文档写作的场景,包括:研究报告,调研报告,资讯报告等。1.研究和数据分析:Google Colab:提供基于云的Jupyter笔记本环境,支持AI和机器学习研究,便于进行数据分析和可视化。Knitro:一个用于数学建模和优化的软件,可以帮助研究人员进行复杂的数据分析和模型构建。1.论文结构和格式:

进阶:a16z推荐进阶经典

[Reflexion:an autonomous agent with dynamic memory and self-reflection](https://arxiv.org/abs/2303.11366)(2023):来自东北大学和MIT的研究人员的工作,他们通过从错误和过去的经验中学习,教导LLM更可靠地解决问题。[Toolformer:Language models can teach themselves to use tools](https://arxiv.org/abs/2302.04761)(2023):这个来自Meta的项目训练LLM使用外部工具(在这种情况下,API指向搜索引擎和计算器等东西),以提高准确性,而不增加模型大小。[Auto-GPT:An autonomous GPT-4 experiment](https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT):一个开源实验项目,通过给GPT-4提供一组工具(互联网访问、文件存储等)并选择使用哪些工具来解决特定任务,以扩大GPT-4的能力。[BabyAGI](https://github.com/yoheinakajima/babyagi):这个Python脚本使用GPT-4和向量数据库(用来存储上下文),以便计划并执行一系列解决更广泛目标的任务。

其他人在问
ai怎样精准搜索
AI 精准搜索可以通过以下几个关键步骤来实现: 1. 意图识别:对用户提问进行分类,如导航类、信息查询类、交易类、本地信息类等,还包括多级子分类。通过分类匹配更准的信息源和更好的回复提示词,很大程度提升检索召回率。目前主流的实现方案主要是通过提示词请求大模型完成,但准确度不够高,大模型的 Function Calling 能力也可理解为一种意图识别。 2. 问题改写(Query Rewrite):在完成意图识别并确认需要联网检索后,对用户的 query 进行改写,目的是得到更高的检索召回率。主要包括三个维度的改写,即让提问有更精准/更专业的表达、补全上下文做指代消解、名词提取。改写可以通过设置提示词请求大模型完成。 3. 多信息源聚合(Multi Source):提升 AI 搜索准确度的另一个关键措施是做多信息源整合。结合意图识别和问题改写,假设用户搜索特定问题,可根据意图判断是否联网及搜索类型,提取概念名词,除常见检索外,还可检索其他信息源获取更多内容。多信息源的整合可能涉及海量数据处理和自建信息源索引等技术,传统搜索厂商和依靠 UGC 建立数据飞轮的超级 App 在这方面有优势。 4. 搜索结果重排(Reranking):AI 搜索做多信息源整合时,需要对检索结果重排。重排目的主要是过滤不相关参考信息和对相关性进行排序,便于截取权重最高的 top_k 条记录作为引用参考。重排方案有使用 zilliz 向量数据库+llamaindex 框架做相似度匹配和使用 FlashRank 开源框架,但前者效率低,后者准确度不够高。 5. 搜索内容读取(Read Content)
2024-12-22
可灵ai官网教学
以下是关于可灵 AI 的相关信息: 可灵是一款由快手团队开发的 AI 应用,主要用于生成高质量的图像和视频。 其特点包括: 1. 生成的图像质量非常高。 2. 最初采用内测邀请制,现在已向所有用户开放使用。 费用方面: 1. 价格相对较高,重度用户的最高档年费可能达到几千元人民币,平均每月使用成本在 400 到 600 元人民币之间。 2. 对于临时使用或轻度使用的用户,有每日免费点数和 60 多元单月的最便宜包月选项。 您可以通过以下方式获取更多关于可灵 AI 的教学内容: 1. 可灵的官网帮助中心。 2. 相关的视频教程,如“【90 分钟视频教程】全网最详细的 Coze AI 应用教学”。
2024-12-21
可灵ai如何保持人物一致性
要保持可灵 AI 中人物的一致性,可以参考以下方法: 1. 人物设定: 明确主角、配角等人物的性格特点、外貌特征等,如主角是一位 40 岁的中年男探险家,性格特点是面对挑战从不轻言放弃,外貌特征是健壮、棕色头发、常穿探险服。 2. MJcref 控制人物一致性: 先根据人物设定,在 MJ 里筛选适合的人物形象,选中后右键复制图片链接。 在尾缀加入【cref 图片链接】控制人物一致性,【cw 数值】控制权重。 对于镜头较多的角色,建议炼个人物模型出来控制,不然 MJ 容易不稳定。 3. 控制多人物场景统一: 先控制一个角色再进行重绘。 选一张合适的图片后,点击 Vary进行局部重绘,并把尾缀机器人的 cref 链接改成主角的 cref 链接。 4. 通过 prompt 格式实现“角色一致性”: 公式:发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他(动作、镜头等)。 发型/衣物:构造尽可能多的角色非面部视觉元素,产生观众对角色的“一致性观感”。 年龄:约束角色年龄特征。 环境:约束能够产生相同观感的环境空间,尤其是光环境,增加观众对于形象认识的“一致性”认知。例如: 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,面部被烛光照亮,表情惊讶,环境昏暗明暗对比强烈。 特写一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,侧对镜头,微微仰头走在一片暗绿色的森林中,面部被手中提着的油灯照亮,环境昏暗明暗对比强烈。 一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头,看着面前桌上的蜡烛,环境昏暗明暗对比强烈。 中景拍摄一个棕色卷发,身穿棕褐色上衣的小男孩,正对镜头,在一个梦幻感的暖色调房间里,全身贯注地拼装面前的积木玩具。
2024-12-21
你只知道AI相关的事情吗
我主要专注于 AI 相关的知识和问题。在 AI 领域,涵盖的内容非常广泛,包括但不限于以下方面: 基础理论:如人工智能、机器学习、深度学习的定义及其相互关系。 历史发展:AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础:统计学基础(熟悉均值、中位数、方差等统计概念)、线性代数(了解向量、矩阵等基本概念)、概率论(掌握条件概率、贝叶斯定理等知识)。 算法和模型:监督学习(了解线性回归、决策树、支持向量机等算法)、无监督学习(熟悉聚类、降维等算法)、强化学习(知晓其基本概念)。 评估和调优:性能评估(知道如何运用交叉验证、精确度、召回率等评估模型性能)、模型调优(学会使用网格搜索等技术优化模型参数)。 神经网络基础:网络结构(理解前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等)、激活函数(了解 ReLU、Sigmoid、Tanh 等常用激活函数)。 同时,AI 在各行各业有着广泛的应用场景,例如: 医疗保健:医学影像分析、药物研发、个性化医疗、机器人辅助手术等。 金融服务:风控和反欺诈、信用评估、投资分析、客户服务等。 零售和电子商务:产品推荐、搜索和个性化、动态定价、聊天机器人等。 制造业:预测性维护、质量控制、供应链管理、机器人自动化等。 交通运输:等等。
2024-12-21
如何学习ai
以下是新手学习 AI 的方法和建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-12-21
小白如何学习ai
对于小白学习 AI,以下是一些建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,比如图像、音乐、视频等,可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库查看大家实践后的作品、文章分享,并分享自己实践后的成果。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进: 关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。 考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 以下是一些通俗易懂的技术原理与框架内容: 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型及原理。 生成式 AI 生成的内容叫 AIGC。 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习,监督学习是基于有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归;无监督学习是基于无标签数据自主发现规律,经典任务如聚类;强化学习是从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元的方法,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型,生成图像的扩散模型不是大语言模型,对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解。 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-12-21
想用AI写MBA论文
AI 工具可以作为辅助,但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。 以下是一些使用 AI 写作的建议: 1. 草拟初稿:可以使用 AI 来草拟任何类型的初稿,如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。只需向 AI 提供提示,它就会根据你的要求生成文本。 2. 提高写作质量:将文本粘贴到 AI 中,要求它改进内容,或就如何为特定受众提供更好的建议。还可以要求它以不同的风格创建草稿,或使事物更生动,添加例子等。利用 AI 来激发自己做得更好的工作。 3. 帮助完成任务:AI 可以做一些你没有时间做的事情,如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。可以像实习生一样使用它来完成这些任务。 需要注意的是,AI 是根据现有的人类材料进行训练的,旨在直接从中推断。它不是为了“进入远离任何已经与人类相关的事物的鲁利亚德的荒野”而建造的。因此,在使用 AI 进行课题写作时,需要保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-05-11
我是一名文科研究生,请你给我介绍几种用来做文献综述和写论文的时候可以用到的ai工具
以下是为文科研究生在做文献综述和写论文时推荐的几种 AI 工具: 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,有助于精简和优化论文内容。 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,可辅助进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 常见的文章润色 AI 工具包括: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,帮助写作前头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,优化文章语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可根据输入生成学术论文。 使用这些工具时,要结合自己的写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,AI 工具只是辅助,不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维,应保持批判性思维,并确保研究的质量和学术诚信。
2024-12-10
有没有帮研究生查看课题,整理论文的ai
在研究生查看课题和整理论文方面,AI 技术提供了多种辅助工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,利于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化,协助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 对于医学课题需要 AI 给出修改意见,您可以考虑以下专业工具: 1. Scite.ai:为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 2. Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供修改意见和帮助。 使用这些工具时,要结合自身写作风格和需求,选择最适合的辅助工具。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-16
AI赋能个性化研究生教学。
以下是关于 AI 赋能个性化研究生教学的相关内容: 拜登签署的 AI 行政命令中提到,要通过创建资源来支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具,例如在学校中进行个性化辅导,以塑造 AI 改变教育的潜力。 在教育实践方面,2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”,但一线教师因繁重行政任务难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型,个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属。教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库,学生也拥有了源源不断的错题练习库。例如在英语学科的选词填空出题方面,提示词的逻辑可迁移到语文学科。 留学顾问可以利用多种 AI 技术来提高服务效率和质量,实现个性化服务。如智能问答系统提供 24/7 在线咨询服务;利用机器学习和数据分析技术制定个性化留学规划;利用 AI 语言学习工具辅助语言学习;利用自然语言生成技术起草文书;利用数据分析和预测技术提供准确建议;利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务等。
2024-10-23
以图像识别,为小白科普相关知识和交叉领域,并为研究生提供参考选题
图像识别是指利用计算机技术对图像进行处理和分析,以识别和理解图像中的内容。 对于小白来说,图像识别是让计算机像人一样“看懂”图像。它基于深度学习、机器学习等技术,通过对大量图像数据的学习和训练,能够自动提取图像的特征,并进行分类、识别等操作。 图像识别的应用非常广泛,比如在安防领域,用于人脸识别、车牌识别等;在医疗领域,辅助疾病诊断、医学影像分析;在交通领域,实现交通标志识别、车辆检测等。 图像识别与多个领域存在交叉,如计算机视觉,它不仅关注图像的识别,还包括图像的生成、处理等;与人工智能的其他分支如自然语言处理也有结合,实现图文转换等功能;在工业领域,与自动化生产相结合,进行产品质量检测等。 对于研究生来说,以下是一些参考选题: 1. 基于小样本学习的图像识别算法研究。 2. 融合多模态信息的图像识别模型优化。 3. 针对特定场景(如复杂环境、低光照等)的图像识别改进。 4. 图像识别在医疗诊断中的精准度提升策略。 5. 结合深度学习和传统方法的图像识别性能比较。 6. 基于新型神经网络架构的图像识别应用。
2024-10-19
我是一名研究生,我想利用python实现机器学习,对碳排放进行预测,需要你帮我写出代码,我应该问你哪些问题或者给你哪些前提条件
在您希望利用 Python 实现机器学习对碳排放进行预测并让我为您编写代码时,您需要向我提供以下关键信息和问题: 1. 您所拥有的碳排放相关数据的格式和特征,例如数据的类型(数值型、分类型等)、数据的字段(如时间、能源消耗、生产活动等)。 2. 您对预测模型的性能要求,比如预测的精度、召回率等指标的期望。 3. 您是否有特定的机器学习算法倾向,或者是否希望我根据数据特点为您推荐合适的算法。 4. 数据的规模和分布情况,这会影响模型的训练时间和复杂度。 5. 您是否有可用的预处理步骤,例如数据清洗、特征工程的想法或已经完成的部分。 6. 对于模型的可解释性是否有要求。 7. 您的计算资源情况,例如内存、CPU 核心数等,以便选择适合的模型和训练策略。
2024-10-10
我是一名研究生,需要做学术答辩ppt
作为一名研究生,准备学术答辩的PPT是一项重要任务。以下是一些帮助你制作高质量学术答辩PPT的建议: 1. 明确主题: 确定你的研究主题,并确保PPT内容围绕这一主题展开。 2. 研究背景: 在PPT中简要介绍研究背景,让听众了解研究的重要性和相关性。 3. 研究目的和问题: 清晰地陈述你的研究目的、研究问题或假设。 4. 研究方法: 描述你使用的研究方法,包括实验设计、数据收集和分析方法。 5. 研究结果: 展示你的研究结果,使用图表、图像和图形来增强可视化效果。 6. 结果分析: 对结果进行分析和解释,说明它们对你的研究问题意味着什么。 7. 结论: 总结你的研究发现,并提出结论。 8. 讨论和未来工作: 讨论结果的意义,提出可能的局限性和未来研究的方向。 9. 参考文献: 列出你在研究中引用的所有文献。 10. 附录: 如果有必要,可以在PPT末尾添加附录,提供额外的数据或详细信息。 11. 视觉设计: 使用统一的模板和配色方案,确保PPT看起来专业且整洁。 避免过多的动画和过渡效果,以免分散注意力。 12. 内容组织: 逻辑清晰地组织内容,确保PPT的流畅性和连贯性。 13. 练习演讲: 在正式答辩前多次练习演讲,熟悉PPT内容和过渡。 14. 时间控制: 控制演讲时间,确保在规定的时间内完成演讲。 15. 问答准备: 准备应对可能的问题和质疑,展示你对研究内容的深刻理解。 16. 技术检查: 在正式演讲前检查所有技术问题,如字体、链接和多媒体内容。 17. 获取反馈: 向导师或同行展示你的PPT草稿,获取他们的反馈和建议。 18. 备份计划: 准备一个备份计划,以防技术问题或其他意外情况发生。 记住,学术答辩PPT的目的是辅助你的演讲,清晰地传达你的研究成果。确保你的PPT内容准确、有说服力,并且能够吸引听众的兴趣。
2024-05-21
我的论文aicg率太高了,我如何降低aigc率
以下是一些常用的 AIGC 论文检测网站和工具,以及它们的功能和使用方法,可帮助您降低论文的 AIGC 率: 1. Turnitin: 功能:是广泛使用的学术剽窃检测工具,最近增加了检测 AI 生成内容的功能。 使用方法:用户上传论文,系统自动分析文本并提供详细报告,标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape: 功能:主要用于检测网络上的剽窃行为,虽不是专门的 AIGC 检测工具,但能发现可能被 AI 生成的重复内容。 使用方法:输入文本或上传文档,系统扫描网络以查找相似或重复内容。 3. Grammarly: 功能:提供语法检查和剽窃检测功能,剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。 使用方法:将文本粘贴到 Grammarly 的编辑器中,选择剽窃检测功能,系统提供分析报告。 4. Unicheck: 功能:基于云的剽窃检测工具,适用于教育机构和学术研究,可检测 AI 生成内容的迹象。 使用方法:上传文档或输入文本,系统分析并生成报告,显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. : 功能:专门设计用于检测 AI 生成内容,使用先进算法分析文本,识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。 使用方法:上传文档或输入文本,系统提供详细报告,包括可能的 AI 生成内容。
2024-12-20
AI领域最前沿技术的最核心的论文
以下是为您整理的关于 AI 领域最前沿技术核心论文的相关内容: 1. 《Attention is All You Need》:这篇由 Google Brain 团队撰写的论文介绍了 Transformer 架构,彻底改变了 AI 领域的格局。它能够处理未标记的、混乱的数据,并且比以前的方法更加高效。 2. 杰弗里·辛顿(Geoffrey E. Hinton)的相关论文: 描述极化子的“The Contribution of Excitons to the Complex Dielectric Constant of Crystals”(1958 年)。 描述长程电子转移量子力学的“Electron transfer between biological molecules by thermally activated tunneling”(1974 年)。 “Kinetic Proofreading:1974 年)。 “神经网络和具有突发性集体计算能力的物理系统”(1982 年)(被称为 Hopfield 网络)。 与 D.W.Tank 合著的“优化问题中决策的神经计算”(1985 年)。 在这篇文章中,作者分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表,称其为“AI 典藏”。这些论文、博客文章、课程和指南在过去几年中对该领域产生了巨大影响。同时,还介绍了 AI 技术的发展历程,如 2015 年 AI 系统的局限性,以及 Transformer 架构出现后为 OpenAI 发展带来的影响。
2024-12-19
如何向chatgpt写一个优秀的关于论文修改的提示词
以下是一些关于向 ChatGPT 写优秀的论文修改提示词的建议: 1. 利用 ChatGPT 的对抗性演练生成提示词: 对指定文章进行改写。 对改写后的版本进行原创性检验。 根据检验结果,指导 ChatGPT 进一步优化。 重复上述过程,直至满足高度原创的标准。 采用逆向工程的方法,梳理 ChatGPT 的改写策略。 整合这些策略,形成一套提高文章原创性的高效提示词。 2. 对于文章修改的具体步骤: 先使用 ChatGPT 对一段文字进行改写。 对改写后的文字进行原创性检测。 把原创度检测工具的结果告诉负责二创的 ChatGPT 角色,让其继续改写。 不断重复上述步骤,让 ChatGPT 多次对文章进行二创。 让 ChatGPT 自己总结提示词。 整理 ChatGPT 返回结果,形成文字二次创作的通用提示词。 3. 对于 ChatGPT 给 DALL·E 3 优化提示词的元提示,需要注意: 不改变表情包、虚构角色的起源或未见过的人物,保持原始提示词的意图,优先考虑质量。 不创建任何具有冒犯性的图像。 对于传统上存在偏见的场景,确保指定关键特征,如性别和种族,且方式无偏见。 对于包含特定人物或名人的名字、暗示或参考的描述,进行谨慎的修改,用通用描述替代,不泄露其身份信息,除非是性别和体格。 对于提到的创意专业人士或工作室,用对其风格的描述替代名称,或在未知时删除该参考。 提示词必须详细、客观地描述图像的每个部分。思考描述的最终目标,并推断出能生成满意图像的内容。
2024-12-19
关于workflow有什么著名的论文
以下是一些关于 workflow 的著名论文或相关内容: 1. 5 月 9 日艾木分享的《Workflow》,其中包含关于 workflow 的理论探讨、对 AGI 的正确理解与思考、如何客观看待大语言模型的基础表现、人工智能在编程领域的应用及挑战、从提示词工程到 flow 工程:AI 在代码生成领域的研究与应用、人工智能在开源项目测试集中的表现与工作流的重要性、关于 workflow 的介绍与案例演示等内容。 2. 艾木的《如何用 Coze 制作一个信息检索 Bot(含 Workflow 的基础用法)》,提到 Coze 的 Workflow 为制作 Agents/Bots 提供很大的灵活性和便捷性,对 Workflow 中的函数进行了分类,并提出了超函数(Hyperfuction)的概念。 3. 2024 年 8 月 20 日的更新中,有《[AI Agent 产品经理血泪史(二)欲知方圆,则必规矩【Workflow 篇】》,聚焦于工作流(Workflow)在 AI 智能体中的重要性,回顾了集成平台的演变,探讨了工作流在自动化和手动编排中的应用以及如何提升灵活性以应对不断变化的需求。 4. 还有《[张梦飞:【全网最细】从 LLM 大语言模型、知识库到微信机器人的全本地部署教程》和《[ComfyUI 工作流:黑猴子悟空换脸报错解决大法》等相关内容。
2024-12-18
写论文
在论文写作方面,AI 技术的应用发展迅速,为写作者提供了多方面的辅助。以下是一些常用的 AI 工具和平台: 1. 文献管理和搜索: Zotero:结合 AI 技术,能自动提取文献信息,便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,可提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作: Grammarly:通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,方便进行数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式: LaTeX:结合自动化和模板,高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf:在线 LaTeX 编辑器,有丰富模板库和协作功能,简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测: Turnitin:广泛使用的抄袭检测工具,确保论文原创性。 Crossref Similarity Check:通过与已发表作品比较,检测潜在抄袭问题。 使用 AI 写作论文时,可以这样做: 1. 草拟初稿:让 AI 生成博客文章、论文、宣传材料等的初稿。 2. 优化写作:将文本粘贴到 AI 中,要求其改进内容、提供针对特定受众的建议、创建不同风格的草稿、使内容更生动或添加例子,以激发自己写出更好的作品。 3. 完成任务:把 AI 当作实习生,让其帮忙写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 4. 保持动力:当在写作任务中遇到困难挑战而分心时,利用 AI 给自己提供动力。 此外,在撰写论文时,要从宏观上考虑将实验结果与领域背景相联系,确保论文结构清晰、逻辑流畅,遵循学术写作规范,使用清晰准确的语言,避免模糊或含糊的术语,并请同事或导师审查以获取反馈和改进建议,同时要保持耐心和恒心。在论文发表后,要通过在 Twitter 上宣传工作、发表演讲、在会议上发言、撰写后续论文、录制 YouTube 视频、撰写博客文章等方式最大化工作的影响力,开源代码、数据或模型也很重要。
2024-12-17
论文提示词
以下是关于论文提示词的相关信息: 论文内容总结: 阅读完整篇文章后总结和梳理文章内容费时费力,大模型结合有效的提示词可迅速概括,如 GLM4Plus 结合良好提示词能帮助学生快速总结,提高梳理效率,并有总结结果示例。 论文内容翻译: 学生阅读文献常因语言差异需依赖翻译工具,市面上翻译软件有字数限制,大模型可弥补不足,如 GLM 结合良好提示词能帮助快速翻译,提高阅读效率,并有翻译结果示例。 论文内容扩写润色: 可将论文内容转化为社交媒体的科普内容,把复杂学术知识普及化。精心设计的润色提示词能根据特定场景调整,如针对小红书的口语化、轻松愉快氛围,将论文结论部分润色成适合分享的生活化内容,并有润色结果示例。 论文关键信息抽取: 学生梳理文章引用文献通常较难,大模型结合合适提示词能帮助快速整理文献部分,获取引用文献相关信息,并给出文献提取结果。 个人类论文提示词示例: 如“学术论文阅读总结”,作者为“小七姐”,分类为“教育”,相关提示包括角色设定、目标、限制、技能和工作流程等,具体可参考链接
2024-12-17